技术进步对舰船维修费影响的Hedonic模型研究

针对目前关于技术进步对舰船维修费的影响缺乏定量研究的问题,文章在对舰船维修活动异质性特点分析的基础上,提出采用特征价格理论,建立舰船维修费与技术进步等特征属性的线性Hedonic模型。并针对线性模型拟合精度不高的问题,通过多种形式的Box-Cox转换,构建了舰船维修费的非线性Hedonic模型。将模型中技术进步的特征隐含价格,作为对维修费影响的弹性系数,从而实现了技术进步对维修费影响的定量研究。最后,通过实证检验了研究结论的正确性。     

成本预测系统中的自变量约简方法

文章针对成本预测系统中自变量众多且相互关系错综复杂的特点,提出用模糊粗糙集方法对成本预测系统中的自变量进行约简。在模糊粗糙集方法的框架下,给出了模糊等价关系、不可分辨关系和相对约简的定义,构建了基于模糊粗糙集的成本预测系统自变量约简模型。并且针对实际的成本预测系统一般是混合变量数据系统的情形,对广义差别矩阵的定义进行了改进,并以此设计了相应的启发式约简算法。实例分析结果表明,文中所提的方法较之传统的灰色关联系数法、主成分分析法和偏最小二乘回归法,自变量约简效果最佳,所提方法是科学和有效的。     

基于信息准则的最优组合预测小样本改进模型

在对样本量小且波动大的变量进行预测时,最优组合模型往往容易出现过拟合问题而导致预测效果不佳.借鉴信息准则中对过拟合问题的处理方式,结合等权组合在预测实践中的良好表现,通过在最优组合模型的目标方程中增加向等权收缩的惩罚项,建立了最优组合预测小样本改进的二次规划模型.最后通过实例,用最优组合预测和其他常用组合预测方法结果的比较,说明了该方法的可行性和有效性.     

基于层次结构模型的小样本组合预测建模

由于待预测变量所属系统的整个层次结构都携带了变量的有关信息，文章用变量的层次鲒构信息构建了组合预测模型。在建模的过程中，文章针对待预测变量过度分解（向下结构）受噪声影响较大而过度综合（向上结构）信息损失较大的特点，仅对待预测变量向上一层综合结构和向下一层分解结构进行建模，并对综合和分解后的相关各子项分别建立预测模型；再将每种综合或分解子项预测结果还原为待预测变量的预测结果；最后将不同层次结构得到的待预测变量预测结果和直接进行预测得到的预测结果进行组合预测建模。     

基于傅立叶级数和模糊马尔可夫链的小样本时间序列建模方法

为克服传统时间序列预测方法在处理小样本数据方面的不足,文章引入傅立叶级数和模糊马尔可夫链方法,并结合灰色GM(1,1)模型对小样本时间序列数据进行动态建模。实例结果表明,预测方法与传统的时间序列预测方法相比,具有较高的预测精度,说明该方法对于小样本时间序列的预测是有效的。